要約:
- AIの普及に伴い、GPU中心の計算ニーズにおいて、NvidiaのCUDA、IntelのoneAPI、AMDのROCmが主要なソフトウェアスタックで競争
- CUDAはNvidiaのGPU向けの並列コンピューティングプラットフォームであり、PyTorchフレームワークを含むAIタスクにおいて支持されている
- ROCmはAMDとNvidia GPUをサポートし、オープンソースであり、HIPにより異なるGPUプラットフォームで実行可能
- oneAPIはインテルのクロスプラットフォームプログラミングモデルであり、SYCLなどの業界標準を活用し、ベンダーに中立的な解決策を提供
- ChapelとJuliaは高性能なGPUプログラミング環境を提供し、並列HPCクラスター、マルチコアプロセッサー、GPU/アクセラレータ環境に適応可能
感想:
AIおよびHPCの分野において、NvidiaのCUDAが優れたエコシステムを持ち、PyTorchなどとの統合も進んでいることがわかります。一方で、AMDのROCmやインテルのoneAPIはオープンソースであり、ベンダーロックインを避けつつ異なるハードウェアアーキテクチャでの実行を可能にしています。ChapelやJuliaなどの新しい言語もハイレベルでポータブルなGPUプログラミング環境を提供し、今後の発展が期待されます。
元記事: https://www.enterpriseai.news/2024/06/21/spelunking-the-hpc-and-ai-gpu-software-stacks/